マルチスペクトル蛍光イメージャーは、人間の肝細胞癌病変を正常に切除するのに役立ちます
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マルチスペクトル蛍光イメージャーは、人間の肝細胞癌病変を正常に切除するのに役立ちます

公開された: 2022-09-14     起源: パワード

近赤外領域Iウィンドウ(NIR-I、700-900 nm)の蛍光イメージングは​​、高い空間的および時間的解像度を含む重要な利点を示しており、臨床診断、ガイド手術などで重要な役割を果たすことが期待されています。同時に、光学イメージングの最近の進歩は、近赤外領域IIウィンドウ(NIR-II、1000-1700 nm)でのイメージング検出が、センチメートルレベルの組織光検出、ミクロンを含むin vivoイメージングの品質を大幅に改善できることを示しています。 - レベルの解像度、およびリアルタイムイメージングのターゲットと背景の間の高いコントラスト。これは主に、NIRウィンドウの組織自己蛍光の減少、光子散乱の減少、およびより長い波長での低レベルの光子吸収に起因します。

ただし、ナノ粒子、有機ポリマー、小分子を含むさまざまなNIR-II光学プローブが開発されていますが、NIRイメージングは​​、適切なイメージング機器と光学プローブがないため、臨床環境でまだテストされていません。

2019年12月23日、Tian Jieが率いるチーム、中国科学アカデミー、オートメーション研究所、分子イメージングの主要研究所、Nature Nature Biomedical Engineering蛍光誌のマルチスペクトルが導く1人目の人間の肝臓界の版のエディションを発表しました。可視および近赤外I/IIウィンドウでのイメージングは​​、蛍光イメージングのためにインドシアニングリーン色素(ICG)と組み合わせた統合された可視光とNIR-I/II領域のマルチスペクトルイメージング機器を導入しました。初めて、肝臓がんの23人の患者で、原発性および転移性肝腫瘍の外科的切除が行われました。各患者のNIR-IウィンドウとIIウィンドウのイメージングパフォーマンスを比較しました。著者らは、NIR-I/IIスペクトルウィンドウと適切な蛍光プローブの組み合わせにより、翻訳画像誘導手術の現在の状況が改善される可能性があると結論付けました。

臨床応用のための統合された可視光NIR-I /II領域マルチスペクトルイメージング機器

NIR-IIイメージング法をクリニックに適用し、NIR-Iイメージングよりもこの光学領域の利点と制限を理解および評価するために、研究グループは、スペクトル範囲をカバーする統合された可視およびNIR-I/IIマルチスペクトルイメージャーを構築しました。 400〜1700 nm。イメージャーは、2セットのレーザー励起装置と、NIR-II領域イメージング、NIR-I領域イメージング、可視領域イメージングの3つのサブシステムで構成されており、臨床使用のために手術室に便利に配置できます。

腫瘍を含むマウスにおけるNIR-I /IIイメージングと画像誘導腫瘍切除

開発された画像装置のパフォーマンスを調査するために、画像の標準と腫瘍を含むマウスを使用し、画像ガイダンスの下で腫瘍切除の動物モデルを実施しました。第一に、NIR-IとNIR-IIの両方のイメージングは​​、3つの標準を明確に区別しています。サンプルが2.0 mmの厚さの鶏の乳房組織で覆われている場合、それはまだ明らかに画像化されて解決されました。ただし、5.0 mmの乳房組織を使用した場合、NIR-I領域のイメージングは​​区別できませんでしたが、NIR-II領域のイメージングは​​3つのソースを区別することができました。

結果は、NIR-II領域の光学分解能がNIR-I領域の光学分解能よりも高いことを確認しており、これはNIR-I領域よりもNIR-IIのより高い光学分解能を反映しています。驚いたことに、NIR-IIイメージングは​​、8.0 mmの鶏の乳房組織をカバーとして使用する場合、標準の3つのソースを区別できることでした。定量分析では、NIR-IとNIR-IIから得られた蛍光強度と信号のバックグラウンド比(SBR)がイメージング深度の増加とともに減少し、NIR-IIのSBRSはNIR-IのSBRよりも常に有意に高くなることが示されました。

NIR-IおよびNIR-IIイメージングテストは、皮下HEPG2腫瘍を持つマウスで実施されました。 NIR-IとNIR-IIの両方のイメージングは​​、腫瘍と肝臓のICGの蓄積を示したことを示しました。両方のグループの腫瘍は、その後、蛍光イメージングのガイダンスの下で除去されました。マウスモデルの定量分析では、腫瘍領域におけるNIR-IおよびNIR-IIシグナルが腫瘍と正常組織(TNR)に対する比率が切除後に有意に減少したことが示されました。一方、術前および術後NIR-IIイメージングによって得られた肝臓SBR(肝臓と皮膚シグナル比)は、NIR-Iイメージングによって得られたSBRに有意に対応していました。結果は、NIR-IIがNIR-Iよりも光学的解像度が高いことをさらに確認しています。

原発性肝臓がん、肝内転移または肝外転移患者におけるNIR-ι /IIイメージングの適用

マルチスペクトルイメージャーを使用して、肝臓癌患者の肝臓表面(n = 23)を調べて、可視光、NIR-I、NIR-IIの画像情報を得ました。腫瘍は、目に見える画像で識別できます。 NIR-IIイメージングは​​手術室の照明の影響をほとんど受けませんが、NIR-I蛍光は強く干渉され、屋内照明の下では区別できません。明確なNIR-I腫瘍画像を取得するには、照明をオフにする必要があります。

典型的な原発性肝細胞癌(HCC)の患者の場合、HCC結節は、強力なNIR-IIおよびNIR-I蛍光シグナルを備えた術中画像により成功裏に検出されました。典型的な肝内転移を有する患者の場合、NIR-IIおよびNIR-I蛍光シグナルは、CTの強化によって示される肝内疾患の変動と一致する2つの肝内転移をうまく検出することもできます。

典型的な肝外転移を患っている患者の場合、開放手術中のNIR-IIおよびNIR-Iイメージングは​​、omentumおよび腹膜の転移を示すことができますが、術前CTおよびPETイメージングは​​これらの転移を検出できません。術中NIR-IIとNIR-I蛍光イメージングの組み合わせは、術前パターンによって見落とされていた肝外転移を検出しました。

定量分析の結果は、NIR-IIイメージングが肝臓がん結節を識別するのにより効果的であることも示しました。すべてのNIR-IIイメージングのTNRはNIR-Iよりもはるかに高く、NIR-IIイメージングは​​NIR-Iイメージングで見逃されたいくつかの腫瘍病変を観察することができました。これは、in vitro標準およびマウスモデルのイメージングによって実証された結果と一致しています。

術中蛍光イメージング誘導腫瘍切除

最初に、医師は、腫瘍の位置を決定するために、マルチスペクトルイメージャーを使用して可視光とNIR-IIイメージングを行いました。超音波検査と可視光画像のガイダンスの下で、腫瘍は完全に除去されました。術中の超音波検査は、残留腫瘍組織を示さなかったが、NIR-IIとNIR-Iイメージングは​​まだ残留組織蛍光を検出した。その後、医師はNIR-I画像に基づいて蛍光部位を切除しました。目視検査では、残留腫瘍組織が示されず、光学画像診断では、残りの組織でNIR-IIまたはNIR-Iの蛍光は示されませんでした。

イメージング分析は、2回切除された組織で実行されました。最初の切除の後、腫瘍領域のNIR-IおよびNIR-IIシグナルは明らかに変化しませんでしたが、2回目の切除の後、それらの蛍光シグナルは大幅に減少しました。 H&E染色により、両方の切除された腫瘍組織がHCCであることが示されました。結果は、術中NIR-IとNIR-IIイメージングの両方が、目視検査または術中超音波で検出されなかった残留HCCを検出したことを示しました。 NIR-IIイメージングは​​、画像誘導切除中にNIR-Iイメージングによって見逃された病変を概説する能力があることも示されています。

NIR-IIとNIR-Iの間のイメージングと検出能力の比較分析

全体として、腫瘍シグナルと正常組織シグナル/バックグラウンドの差は、in vitroおよびin vivo研究の両方でNIR-IイメージングよりもNIR-IIイメージングの方がはるかに高かった。病変の識別において。

悪性腫瘍検出能力の観点から、23人の患者と39の病変(原発腫瘍および転移を含む)の場合、術前イメージングは​​34の悪性病変を特定できます。NIR-IIイメージングは​​35の悪性病変を検出でき、NIR-Iは32の悪性病変を検出できます。 in vivo Nir-IIおよびNIR-I蛍光イメージングによる悪性腫瘍の検出率は、それぞれ56.41%と46.15%でした。 NIR-IIとNIR-Iの検出率は、それぞれ100%と90.63%でした。さらに、NIR-IIイメージングの感度は100%、陽性の予測値は91.43%でしたが、NIR-Iイメージングの感度は90.63%で、陽性の予測値は90.63%でした。最後に、NIR-IIおよびNIR-Iイメージングの腫瘍検出精度は、それぞれ91.43%と82.86%として計算されました。 NIR-Iイメージングと比較して、NIR-IIには、イメージングの明確さ、手術の容易さ、腫瘍検出に比類のない利点があります。


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